易境思·2020中国汽车营销沙龙9月4日，以“来者可追 安且吉兮”为主题的易境思·2020中国汽车营销沙龙在浙江安吉举行。

中国人民解放军国防大学教授、博导金一南少将在主题演讲《困境与机遇》中讲到，我们正处于历史转折点：今天全球化进程严重倒退，多国经济大幅度滑坡，供应链体系遭受重创，种族主义四处蔓延，世界遭受严重震荡。今天全球面临的这些问题，没有任何人能够跑脱。

金一南认为，在这样的非常时刻，坚持全球化的进程，坚持改革开放，坚持开门就是前进。无论是经济脱钩还是科技脱钩，都无法抑制中国市场，“技术压抑市场是暂时的胜利，而市场自创技术是最终的胜利。”

金一南说，产业链的集群化是这次疫情中全球产业链重构的重要特征；疫情正在促使下一阶段产业更重视数字基建、云服务、物联网、远程连接等等；未来第一步看谁扛得住，谁才能生存；第二步能生存下来才能变革。生存不是目的，生存下来是为了变革，变革是为了胜利。我们把握生存之机，把握变革之机，就是把握胜利之机。

以下是演讲实录：

今天给我的题目是《困境中寻找机遇》，我把题目改了一下《困境与机遇》。

今天讲困境与机遇的时候，第一句话就是有些年代注定要在历史中留下深刻的印痕。2020年是一个非常特殊的年代，不仅个人，包括大家生活的社区，包括大家所处的国家，包括国家之间的关系，都留下了深刻印痕。

我们正处在这样的历史转折点，猝不及防

2020年初，最初大家谈论的是美伊战争，然后是中美贸易协议。结果年初料定的战争没有发生，和平也没有到来，来的是一个不速之客——新冠病毒，谁请它来？不请自到。今天确诊病例2600万，死亡接近90万，2019年底到2020年初，全世界那么多政治家、军事家、经济学家谁料到这种形势？

还有一句话“重大危机往往成为历史转折点。”这句话里还有一句话：“历史转折点往往是不经意的”，我们正处在这样的历史转折点，猝不及防，大家都也没有想到。

今天全球化进程严重倒退，多国经济大幅度滑坡，供应链体系遭受重创，种族主义四处蔓延，世界遭受严重震荡。今天全球面临的这些问题，没有任何人能够跑脱。

谁能想到美国感染新冠病毒人数、死亡人数全球最多，股市十天熔断四次。美国医疗条件最好，医学设备最发达，结果今天确诊人数630万，死亡超过19万，特朗普说“能把死亡人数控在10万以下是重大胜利”，我们听了大吃一惊。

同时，美国失业人数超过4千万，意味着五分之一的美国人失去工作，特朗普气急败坏，对他来说三年多的经济成果，6天时间全被摧毁，他最辉煌的成果就是经济、股市和就业，今年3月底到4月初，道指从29000点下降到18000多点，下跌将近11000点。

我们为抗疫做出最好的示范，我们是闭卷考试，答得很好，却被若干国家要求索赔。为什么他们特别热衷向中国索赔？一方面中国有多次赔偿的历史传统，另一方面“隐忍为上，花钱消灾”的现实思维。我们有一句话：只要钱能解决的问题，都不算问题。这些思维方式被国外掌握，对我们绝不是福音，而是灾难。他们把中国人当作最好的打劫对象。

所以在今年推迟召开的两会上，王毅外长讲的非常清楚，针对中国的这些滥诉没有事实基础、没有法律依据、没有国际先例，是彻头彻尾的“三无”产品。这些话的意思十分清楚，想让中国赔偿，一个钱都不要想。我们没有这种坚决态度，绝对不行。从今天的现象可以看出来，新冠病毒大流行成为影响国际格局里程碑式事件，所有的狰面——国家的真面、个人的真面、企业的真面，大难临头都暴露出来。面目有多么狰狞，想掩盖也掩盖不了。新冠病毒流行不是重置秩序的革命性力量，而将以罕见的螺旋方式加速历史倒退、封闭、保守、阻断、全球化大幅度退坡，大国关系恶化，全球供应链和市场规则遭受深度怀疑，民粹主义、反精英、反融合日渐成为趋势，不同人种之间的对立与区隔，各种政治的、社会的、种族的偏见死灰复燃。历史不总是前进的，历史是会倒退的。今天大家所处的时刻，就是一个历史倒退的时刻。

“站立不动，也是前进”

在这样的非常时期我讲一句话：“站立不动，也是前进”。

我们即使没有什么新政策、没有什么新方略，我们只要坚持原有的全球化进程，坚持改革开放，坚持开门，我们就是前进。在这样一个非常时期，国际货币基金组织总裁格奥尔基耶娃讲的“可以确定，2020年全球经济将急剧下滑，比大萧条时期更加严重，全球将有170个国家出现人均收入负增长。”最近调整到了190个国家，就是说几乎所有国家都是负增长。今天我们在这里讲困难，但谁不困难我们这里讲问题，但谁不是问题成堆 中国的问题相较之下是最轻最缓的，人家比我们困难的多。我们在今天率先走出了疫情，人家还身陷在里面。

中国的经济规模和教育规模正在逐渐显现 

我们不但走出来了，再看今天中国的经济规模。我们今天讲困境与机遇，机遇寄托在中国首先走出疫情，第二中国经济规模，这种经济规模再想动摇是非常难的。你看世界四大制造国，黑线是美国，长期雄居世界制造业20%，后来跌落了；灰色线是日本，90年代中期日本曾经达到过20%，后来跌落了；虚线是德国，长期在世界10%以下；你看中国这条线，1980年世界制造业25-3%，2008年中国上升的红线与美国下降的黑线相交，各占世界制造业18%。2018年中国制造业占世界比重294%，世界第一，2025年这一比重将上到40-45%。这是我们的基础，我们的经济规模。

联合国工业发展组织统计，中国是世界上唯一拥有联合国产业分类中全部的工业门类的国家，包括39个大类，191个中类，525个小类，形成门类期权，独立完整的工业体系。这是我们今天重要的从困境走向机遇的基础。联合国工业发展组织做的世界主要工业国家高端制造门类比较，美国、德国、中国、日本，这四国，14项高端制造的产业比较，看日本，日本没有航发，没有民航客机，没有互联网、没有通讯设备、没有航天工业、没有卫星当行等等，这是日本的缺项。然后德国，也没有航空发动机，没有芯片，没有智能手机，没有笔记本电脑、没有互联网、没有航天工业、卫星导航等等。然后是美国，美国没有液晶电板、没有高铁、没有民用船舶、没有锂电池。最后是中国，14样全部齐全。我们的问题是什么都能造出来，就是质量不太好，这是我们必须改变的问题，但是毫无疑问，中国经济规模今天达到这个程度，就像总书记讲的一样，中国经济是一片大海，不是小池塘，狂风骤雨可以掀翻小池塘，但是不能掀翻大海。

规模太大了，你通过什么经济切割，科技切割把中国切割的所胜无几，都不可能。所以讲不管贸易战，疫情也好，对我们的冲击，心理冲击大于实际冲击，国人很振荡，心理振荡，实际上没那么可怕，中国经济的规模导致美国人很难办，特朗普经济顾问要求美国企业从中国搬出去，政府将支付一切搬迁费用，特朗普让库克搬，库克说，在美国，如果把模具工程师开会，可能一个房间都装不满，但是在中国，可能许多足球场才能容纳下那么多人。

支撑中国经济规模的，是中国的教育规模。2016年我们学理工的本科生已经达到了500-600万，现在600万以上，美国568万，而且大部分还亚裔，美国人学金融，学法律，学医学，而桥梁、船舶、汽车、钢铁、煤炭他们不学了，这是美国今天存在的大问题，它没有足够的工程师熟练工人。《华盛顿邮报》报道，“中国拥有全球最多的理工毕业人才。2001-2014，中国新开设1800多个大学，培养出的科学、技术工程毕业生是美国的10倍”；《美国国家科学院学报》报道：“44%中国大学生主修自然科学工程学，美国只有16%，考虑到中国人口是美国的4倍，这一趋势未来十分可怕。”美国不是怕你现在，是怕你未来。再这样下去，中国的工程师源源不断大量涌现，美国该怎么办？国际经合组织预测，2025年，中国拥有的工程师和熟练工程师数量，将超过经合组织所有成员国的总和。这就是我们今天的经济规模和教育规模，而教育规模正在逐步展现。

这是2018年全球专利申请，从这里大家可以看到，欧洲专利局包括德国、法国、英国、意大利、西班牙、葡萄牙、挪威、丹麦、瑞典加上东欧全部加起来2018年才申报了17万项，不如韩国21万项；而韩国是日本的三分之二；日本31万项，是美国的一半；美国将近60万项，美国是中国的三分之一强。当然我们的专利申请质量还没上去，美国、日本专利质量高，我们专利申请也有一个从量变到质变的过程，这个过程正在积累，有了量变才有质变。我们的汽车产量现在将近三千万辆，我们已经积累了足够的量变，汽车界应该已经到了质变时刻了。

现在美国人炒得最厉害的就是经济脱钩，怎么脱钩？提出“休西底德陷阱”的哈佛大学教授艾利森说：“中国经济是世界经济的脊梁，美国无法让其他国家和中国经济脱钩，中国经济的主导部分实际上是国内消费，他们不需要去向西方求援。西方去中国投资是因为这里成熟的供应链，良好的基础设施和巨大的市场，谁会傻到放弃这个市场。”“生产当然可以转移到越南、菲律宾、马来西亚、泰国等国家，问题是他们有多大市场消费的那些生产出来的众多产品？”这就是问题所在，你把汽车企业转到越南，越南有那么大汽车销量吗？它销不出去，我还得到中国来，中国是世界上最大的汽车市场，还得过来，还得经过一道关税。这是市场的抉择，不是政治诱惑，是市场诱惑。

美国说好，那就科技脱钩，高科技脱钩。谷歌的前CEO，退休后出任五角大楼“国防创新委员会主席”的施密特坚决反对科技脱钩，他说：“一旦拆散了全球平台，就再也无法收回。中国受益一个通用的交流平台，每个技术平台都有西方价值观，这才符合西方的利益。”你逼着中国人搞没有西方价值观的中国平台，好不好？让中国人永远用西方的二流、三流的芯片，永远用高价购买美国芯片、支撑美国芯片研发，这样最好。现在中国人自己干芯片，不但导致美国芯片严重库存堆积，而且导致后续研发能力下滑。所以施密特的结论是“最好让中国人使用西方的芯片，而不是自己制造芯片。”

这里面我们看到了市场的力量。就像郎咸平讲的一样“技术是美国的最大优势，市场是中国的最大优势，技术必须卖给市场，才能获得高利润，失去市场技术必定衰退。”“芯片是人类目前最高级最复杂的技术，美国以此为傲慢，中国是全球最大芯片市场，有了市场没有技术可以发展技术，若失去技术，技术之花再艳丽也必然枯萎。”“技术压抑市场是暂时的胜利，而市场自创技术是最终的胜利。”

形成以国内大循环为主体，国内国外双循环相同促进的大格局

这就是总书记讲的，我们必须充分发挥国内超大规模市场优势。我们充分看见了美国的技术优势，却没有充分领略自己的市场优势，美国现在充分感受到了中国的市场优势，中国已经成为全世界最大的市场，就是总书记讲我们要逐步形成以国内大循环为主体，国内国外双循环相同促进的大格局，这就是我们未来的格局。

产业链的集群化是这次疫情中全球产业链重构的重要特征。这次疫情中，从今年初到现在，我们两个区域，——苏州、重庆都在增长，而且增长幅度比较大，关键得益于产业链的集群化。所以黄奇帆市长说：“中国要抓住欧美部分产业停摆，经济衰退的机会，在珠三角、京津冀、长三角、成渝双城经济圈等地区重点打造一批空间上高度集聚，上下游紧密协同，供应链集约高效，规模达几千亿甚至上万亿的新兴产业链集群”，作为国内大循环的核心，国际大循环的起点。长三角、珠三角、京津冀、成渝双城经济圈，加上未来的郑州、武汉、长沙、合肥中部地带，成为国内大循环的核心，国际大循环的起点。

疫情正在促使下一阶段产业更重视数字基建、云服务、物联网、远程连接等等。我们最大的优势就是基础设施好，中国恰好在5G研发大数据、物联网等数字基建进一步加速。我们可以设想下一步这种基础设施将更加优于其他国家。美国五角大楼评估：“5G有可能将中国从资本和劳动密集型制造业经济，转变为创新型经济体。”5G我们走在全世界最前面。我们讲困境与机遇，讲机遇是无形的资源，讲把握机遇要把握不确定性。大多数人不喜欢不确定性，其实真正的领导者喜欢不确定性，真正高超的领导艺术，恰恰是充分发挥不确定性的结果，如何有效的利用不确定性，正因为不确定，才真正有机会在里面。

当然我们说未来就是这样，第一步谁扛得住，谁才能生存。2020大冲击，一大批企业垮掉，对服务业打击太沉重了，餐饮业、旅游业、宾馆业包括交通业打击及其沉重。我说第一步谁扛得住谁就生存，第二步能生存下来才能变革，生存不是目的，生存下来是为了变革，你死了，你所有雄才大论都结束了，你得活下来，你才能变革，你成为变革者，变革的目的是为了胜利，一定要做胜利者。

这是CNN统计2020世界经济增量，橘色是2020，全部都是负增长，大家看美国-8%，英国-10%，法国-12%，西班牙、意大利-13%、-14%、-15%，唯有中国冒出个小红头这个冒小红头非常珍贵，人家都在负数，你只要在正数就是重大胜利。2020的疫情促使中国和美国的距离大大的拉近了，我们觉得发展受阻了，其他国家更后退，距离反而靠近了。国际经济界有个“幸存者通吃”理论，就是看谁能活到最后。我们把握生存之机，就是把握变革之机，把握胜利之机，在灾难中完成这种把握。

最后以恩格斯的话结束：“没有哪一次巨大的历史灾难，不是以历史进步作为补偿”。能不能享受到这个补偿，取决于你的生命力，你的发展力，你的创造力。灾难不由我们选择，道路却由我们开辟。

最后两句话：第一句：“问题是带人走出困境的最好向导。”

第二句：“危机是教人进行创造的最好老师。”

我就讲到这儿，谢谢。

大

数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性

（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化

（Capitalization）。

　大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金

融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。

　数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融

机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。

1价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。

11成就大数据的“第四个V”

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。

　虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层

面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机

处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了

大数据。

　另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource

Planning）和CRM（Customer Relationship

Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深

入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这

些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的

最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？

BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

12变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？

　无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与

模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角

色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。

　因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时

间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构

就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。

121数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度

　在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段

和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，

“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了

数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

122数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”

　在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新

的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而

“相关关系”正在逐步获得一席之地。

123数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛

　大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投

入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天

日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。

124数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化

　在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取

适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数

据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。

　例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值

的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触

角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动

力。

2应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践

　金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资

金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。

21大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

211海外实践：全面尝试

2111银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”

　在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个

业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应

用潜力尤为可观。

　BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的

起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试

错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的

商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。

　银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分

析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结

果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。

　相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银

行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经

营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到

广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影

响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本

低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。

　银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据

为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生

大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对

寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关

产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。

　客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突

破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高

尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小

客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但

分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。

　在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户

按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找

出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该

行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可

以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。

　银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当

下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过

大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，

把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的

使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作

为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。

　BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联

网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行

面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对

350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下

该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点

布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过

应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network

Max正是用来解决类似问题的工具。

　银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更

远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费

路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如

零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此

类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。

更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

现在一些热门专业比如金融学、会计学、土木工程、法学等，就业率都挺高的。先来说一下金融学：金融学是研究价值判断和价值规律的学科，主要包括传统金融学理论和演化金融学理论两大领域。这个专业没有性别偏见，男生女生的就业率都是差不多的，金融学在很多领域都是很吃香的，倒不失为一个好的专业。

会计学与金融学还是有一定的差别的，会计学主要学习财务会计的基础理论和基本技能，资本运营、资产重组等，侧重于实务操作。一个公司不能没有会计，也不可能只有一个会计，可见会计学专业的就业前景也是十分不错的。同样的这个专业不没有特别大的性别偏紧，对很多人来说，都是比较好的专业。

土木工程的话主要是培养掌握各类土木工程学科的基本理论和基本知识，能在房屋建筑、地下建筑、道路、隧道等领域从事规划和管理的工程师。目前我们国家许多地方都新兴许多建筑，就需要更多的土木工程师。但是这个专业比较适合男生，毕竟是要下工地的，而且学习起来的话需要更多的理科思维与逻辑，是比较难学会的，所以一般女生比较难以驾驭的。

法学就是要掌握我国出台的各种法律政策，这是一个纯文科的专业。相对其他专业来说是比较枯燥乏味，也比较难学的。但是其就业率也是十分高的，因为现在不管是民事纠纷还是行政纠纷都是挺多的，社会上法学专业的人才都是很缺的。只要你耐得住性子，能忍受枯燥，这个专业还是很吃香的。

不管是什么专业，只要你好好学习，学透本专业的知识，对你来说都是一个好的专业。

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